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Data-driven Methods for Fault Localization in Process Technology

Kühnert, Christian

Abstract:

Control systems at production plants consist of a large number of process variables. When detecting abnormal behavior, these variables generate an alarm. Due to the interconnection of the plant's devices the fault can lead to an alarm flood. This again hides the original location of the causing device. In this work several data-driven approaches for root cause localization are proposed, compared and combined. All methods analyze disturbed process data for backtracking the propagation path.


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DOI: 10.5445/KSP/1000036427
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Fakultät für Informatik – Institut für Anthropomatik (IFA)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2013
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-0098-8
ISSN: 1863-6489
urn:nbn:de:0072-364277
KITopen-ID: 1000036427
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XVIII, 194 S.
Serie Karlsruher Schriften zur Anthropomatik / Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme, Karlsruher Institut für Technologie ; Fraunhofer-Inst. für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe ; 15
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Fakultät für Informatik – Institut für Anthropomatik (IFA)
Prüfungsdaten 15.07.2013
Schlagwörter Data Mining, Causality, Signal processing, System identification, Time series
Referent/Betreuer Beyerer, J.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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